基于PSO的路径测试数据自动生成方法研究

论文摘要

路径测试数据生成是软件测试领域研究的热点问题之一。自动生成路径测试数据对提高路径测试的效率、降低软件测试成本、保证软件质量有着重要的意义。本文采用粒子群优化算法研究路径测试数据自动生成方法,主要内容包括:⑴针对软件单路径测试数据自动生成问题,提出基于粒子群优化算法的单路径测试数据自动生成方法。这种方法采用分支函数叠加法构造适应值函数。将本方法与目前广泛采用的基于遗传算法方法进行对比实验。实验结果表明:本方法不仅生成单路径测试数据的效率高于基于遗传算法的方法,而且性能更加稳定。⑵研究了软件全路径测试数据自动生成问题,并给出了问题描述。在此基础上提出了基于粒子群优化算法的全路径测试数据自动生成方法。这种方法构造了一个全路径测试数据自动生成的适应值函数,并对全路径测试数据自动生成中各路径的执行频度进行统计为进一步的测试提供有价值的信息。文中对基于粒子群优化算法的全路径测试数据自动生成方法与单路径测试数据自动生成方法进行对比实验。实验结果表明:全路径测试数据生成较之于单路径分别生成在效率上有明显提高。⑶在上述研究基础上,采用Java语言开发了基于粒子群优化算法的程序路径测试数据自动生成工具。文中详细描述了这个工具软件的使用方法。生成结果表明该工具比较实用有效,能够自动生成指定路径的测试数据。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 1 绪论
• 1.1 课题背景和意义
• 1.2 国内外研究现状
• 1.3 本文的研究内容
• 1.4 本文的章节安排
• 2 路径测试数据自动生成方法概述
• 2.1 软件测试数据生成方法
• 2.1.1 单路径测试数据自动生成方法
• 2.1.2 全路径测试数据自动生成方法
• 2.2 路径测试数据生成问题的描述
• 2.3 遗传算法
• 2.3.1 选择
• 2.3.2 交叉
• 2.3.3 变异
• 2.4 基于GA 的单路径测试数据自动生成方法
• 2.4.1 遗传算法的主要要素
• 2.4.2 用GA 生成单路径测试数据的实验模型
• 2.5 本章小结
• 3 基于PSO 的单路径测试数据自动生成方法
• 3.1 粒子群优化算法
• 3.2 适应值函数的构造
• 3.2.1 分支函数
• 3.2.2 适应值函数的构造
• 3.3 基于PSO 的单路径测试数据自动生成算法
• 3.4 实验结果
• 3.4.1 生成EQU 路径测试数据的实验结果
• 3.4.2 生成RIT 路径测试数据的实验结果
• 3.5 本章小结
• 4 软件全路径测试数据自动生成方法
• 4.1 全路径测试数据生成问题
• 4.2 基于PSO 的软件全路径测试数据自动生成方法
• 4.2.1 适应值函数的构造
• 4.2.2 基于PSO 自动生成全路径测试数据的步骤
• 4.3 全路径测试数据生成中各路径执行频度的统计
• 4.4 实验结果
• 4.4.1 生成三角形判定程序测试数据的实验结果
• 4.4.2 生成折半查找程序测试数据的实验结果
• 4.4.3 参数对算法性能的影响
• 4.5 本章小结
• 5 基于PSO 的程序路径测试数据自动生成工具
• 5.1 系统工具设计的主要目标和功能
• 5.2 系统工具框架结构
• 5.3 系统工具演示
• 5.4 本章小结
• 6 结论
• 6.1 总结
• 6.2 展望
• 致谢
• 参考文献
• 附录